ＪＳＴ計測・分析技術 新技術説明会【オンライン開催】
日時：2022年02月17日(木) 13:30～15:55
会場：オンライン開催
参加費：無料
主催：科学技術振興機構
発表内容一覧
発表内容詳細
- 13:30～13:55
- 計測
1）画像相関法を用いた応力可視化手法
発表資料京都大学 大学院工学研究科 材料工学専攻 助教 朴 明験
新技術の概要
本技術は画像相関法を応用した応力を可視化する技術である。金属材料は負荷後除荷時に弾性的に戻る特性を利用し、その際の弾性ひずみを求めることで応力分布計算を可能にした。画像相関法は対象材料のサイズに依存しないためマクロレベルのみならずミクロ組織レベルでの測定も可能である。
従来技術・競合技術との比較
応力の可視化は複雑な非線形問題を解く計算シミュレーションに依存していたため、膨大な計算量・計算コストを要している。それに対して本技術は負荷・除荷時の変形を実験的に求めるだけで簡単にかつ迅速に応力を求めることが可能である。
新技術の特徴
・専門知識がなくても簡単に操作可能
・リアルタイムで応力集中場所が特定可能
・品質マネジメントに特化
想定される用途
・力学特性の正確な評価
・産業分野の品質管理
- 14:00～14:25
- 分析
東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 准教授 瀧ノ上 正浩
新技術の概要
オイル等の分散媒中にて、直径数十μmの誘電体微粒子を、一定電圧下に置いただけで、回転運動、往復運動、直進運動、などを自発的に発生させることができる新原理である。電圧のON/OFFのスイッチングが不要であるため、電圧印加のための電極構成は非常にシンプルで、緻密な制御がなくとも微粒子駆動することができる。
従来技術・競合技術との比較
従来、誘電泳動法などにより、交流電圧とそのON/OFFスイッチングの組み合わせによって、微粒子をトラップしたり、位置を変えたりする方法が使われてきたが、分析チップなどに組み込む場合の配線の複雑さや、使用の際の制御の複雑さが問題であった。この方法ではそのような必要が無いため、分析チップなどに組み込んで利用するのが容易である。
新技術の特徴
・マイクロ流体チップなどの微小スケールでの微粒子の輸送
・電圧スイッチング不要な一定電圧駆動
・回転モーター、リニアモーター
想定される用途
・分析チップ上での物質の輸送による濃縮
・分析チップ上での物質の輸送による選別(フィルタリング)
・マイクロモーター
- 14:30～14:55
- 分析
3）ナノ流路開閉バルブを実装した超微量極限分析システム
発表資料慶應義塾大学 理工学部 システムデザイン工学科 准教授 嘉副 裕
新技術の概要
数cm角のガラス基板に数100 nmの超微小流路を加工したナノ流体デバイスにおいて、機能の集積化に不可欠な流路開閉バルブを開発し、これを実装した分析システムを構築した。バイオ・医学分野で切望されながらも困難であった1細胞レベルのタンパク分析など、体積fL・超高感度（1分子）の極限分析への応用が期待される。
従来技術・競合技術との比較
従来の微小流路のバルブは、数10μmスケールであり、材質もシリコンゴム（PDMS）が主流であるため、数100 nmスケールのナノ流路には適用できず、デバイスの耐薬品性も低かった。当グループで実現した新技術により、ガラス製のナノ流路でのバルブが初めて可能となり、従来技術では困難であった新奇応用に繋がる。
新技術の特徴
・ナノ流路の超微小体積を利用した1細胞レベルの分析など極限分析への応用が可能
・耐圧500kPa以上、応答時間0.1秒、耐久性10万回以上のバルブ性能を実現
・ガラスの優れた機械特性、光学特性、耐薬品性を最大限に活かすことが可能
想定される用途
・1細胞プロテオミクス解析
・超高感度医療診断
・超高感度環境分析
関連情報
・展示品あり
- 15:00～15:25
- 計測
4）深層学習認識を内包した高速対象追跡アルゴリズム
発表資料広島大学 大学院先進理工系科学研究科 スマートイノベーションプログラム 教授 石井 抱
新技術の概要
フレーム独立した頑強な対象認識が可能な深層学習認識と高速・連続的追跡を行う局所的テンプレート追跡のそれぞれの長所を生かしたハイブリッド対象追跡法、これらを実時間実装した高速パンチルト追跡システム及び複雑な背景下での望遠人物トラッキング等の実験結果を紹介する。
従来技術・競合技術との比較
普及が進む深層学習認識技術は、現状の実装では数十～数百msの処理遅延があり。アクティブビジョン等の機械的ビジュアルフィードバック応答性に限界を与える。深層学習認識のトラッキング遅延補償を導入した新技術では、深層学習の認識能力を最大限に生かす高速トラッキングを可能とした。
新技術の特徴
・通常ビデオレートよりも数十倍(500fps)高速な深層学習トラッキングの実現
・全ての深層学習認識法に対応可能としたトラッキング遅延補償の実現
・高速パンチルト機構との連動による100m先以上の遠距離人物・対象トラッキングの実現
想定される用途
・広域ビデオサーベイランス
・自動車搭載型監視トラッキング
・リモート監視アシスト
- 15:30～15:55
- 計測
東京農工大学 大学院工学研究院 先端物理工学部門 教授 生嶋 健司
新技術の概要
本技術は、超音波によって生体線維組織に誘起される電気分極を検出する方法（音響誘起電磁法）を用いて、臓器の線維化や運動器官（骨、腱、靭帯等）のコラーゲン線維の”質”を非侵襲に評価する装置と方法に関することである。
従来技術・競合技術との比較
臓器の線維化診断の主流は患者から組織を摘出する生体検査である。X線、遅延造影MRI、エラストグラフィ等の非侵襲診断は、繰り返し検査や定量化に課題がある。本技術はコラーゲン線維特有の圧電効果により、コラーゲンの蓄積を直接可視化できる。また、量だけでなく、コラーゲンの”質”の評価も期待される。
新技術の特徴
・超音波を用いて簡便に非侵襲評価・画像化が可能
・多くの部位・疾患に関して適用可能であり、超音波エコーのようなモダリティに発展する可能性がある
・厚み・量だけでなく、線維組織の配向度合いや向きなどの”質”を評価できる
想定される用途
・臓器線維化の非侵襲診断
・運動器官（骨・腱・靭帯等）の非侵襲診断
・繊維材料・繊維複合材料の非破壊検査
関連情報
・デモあり
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